Microsoft AZ-140: 監視、診断、トラブルシューティング — 学習ガイド

こちらの一部です: Microsoft Azure Virtual Desktop Specialty AZ-140 — 学習ガイド. 検証済みの解答で練習: Microsoft試験ハブ, または時間制限付き模擬試験に挑戦: ExamRoll.io.

概要

Azure Virtual Desktop (AVD) における監視、診断、トラブルシューティングは、リソースレベルのプラットフォームログ、ゲスト内のテレメトリ、および分析を組み合わせて、問題を早期に検出し、根本原因を迅速に特定し、ユーザーエクスペリエンスを検証します。堅牢なアーキテクチャでは、Azure Monitor、Log Analytics、Azure Monitor Agent、データ収集ルール、および厳選されたワークブックを使用し、サービス正常性やユーザーに影響を与える状況に関するプロアクティブなアラートを設定します。このセクションでは、監視パイプラインの設計、診断の有効化、セッションホストからの適切なデータの収集、Kusto Query Language (KQL) を用いた分析、そしてクライアント接続、AVDエージェントの障害、FSLogixプロファイルの問題、リソースのボトルネックといった最も一般的な運用上の問題への対応方法について説明します。

AVD InsightsのためのAzure MonitorとLog Analyticsアーキテクチャ

Azure Virtual Desktop Insightsは、Azure Monitor WorkbooksとLog Analytics上に構築されたソリューションであり、AVDプラットフォームのリソースログとゲストOSのテレメトリを関連付けて、正常性、容量、およびユーザーエクスペリエンスのビューを提供します。その有効性は、2つのデータプレーンに依存します。

ワークスペースのアーキテクチャと設計に関する考慮事項:

AVD Insightsワークブックは、診断設定とゲスト内テレメトリの両方に依存します。どちらかが欠けていると、視覚化は不完全になります。

診断の有効化とテレメトリの収集

AVDリソースの診断設定

以下の各リソースタイプに対して診断設定を有効にし、Log Analyticsワークスペースに送信します。オプションで、長期保存のためにストレージにアーカイブしたり、外部の分析のためにEvent Hubsにストリーミングしたりすることもできます。

セッションホスト上のAzure Monitor AgentとDCR

運用分析とトラブルシューティング技術

ブックとダッシュボード

一般的な調査のためのKustoクエリ

AzureDiagnostics
| where Category == "Connection"
| extend p = parse_json(Properties)
| summarize Attempts = count(), Failures = countif(tostring(p.Status) != "Success")
          by FailureStage = tostring(p.FailureStage),
             FailureMessage = tostring(p.FailureMessage)
| order by Failures desc
Perf
| where ObjectName == "Terminal Services" and CounterName in ("Active Sessions","Total Sessions")
| summarize Avg=count(), AvgValue=avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 5m), Computer, CounterName
AzureDiagnostics
| where Category == "HostRegistration"
| extend p = parse_json(Properties)
| summarize Latest = arg_max(TimeGenerated, tostring(p.RegistrationState), tostring(p.Details))
          by ResourceId
| where Latest_RegistrationState != "Registered"
Perf
| where ObjectName == "Processor" and CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total"
| summarize AvgCPU = avg(CounterValue) by Computer, bin(TimeGenerated, 5m)
| where AvgCPU > 85
Event
| where Source == "Microsoft-FSLogix-Apps"
| project TimeGenerated, Computer, EventID, RenderedDescription
| order by TimeGenerated desc

接続診断と一般的なクライアントの問題

Windowsイベントログ、リモートデスクトップコンポーネント、およびAVDエージェント

FSLogixのログとプロファイルのトラブルシューティング

CPU、メモリ、ディスク、ネットワークの分析

プロアクティブなダッシュボード、アラート、サービス正常性

AzureDiagnostics
| where Category == "HostRegistration"
| extend p = parse_json(Properties)
| where tostring(p.RegistrationState) != "Registered"
Perf
| where ObjectName == "Terminal Services" and CounterName == "Active Sessions"
| summarize AvgActive = avg(CounterValue) by Computer, bin(TimeGenerated, 10m)
| join kind=leftouter (
    // Replace 20 with your per-host maximum sessions
    datatable(Computer:string, MaxSessions:int) [
      // Populate from CMDB or tag-driven mapping
    ]
) on Computer
| where AvgActive >= MaxSessions - 1

実践的な問題シナリオ

Adobe Inc.が、Azure Files Premium上のFSLogixを使用しているプール型のWindows 11 Enterpriseマルチセッションホストプールで、ピーク時に断続的なAzure Virtual Desktopの切断と長いログオン時間が発生していると報告しました。

  1. サービスとネットワークの前提条件を確認する
  1. 診断パイプラインを検証する
  1. 接続の失敗とエージェントの正常性を分析する
  1. ログオンの遅延とFSLogixプロファイルのアタッチ問題を調査する
  1. リソースのボトルネックとキャパシティの逼迫を特定する
  1. プロアクティブなアラートとダッシュボードを実装する

このアプローチは、外部依存関係のためのAzure Service Health、プラットフォームの可視性のための診断設定、ホストテレメトリのためのAMA+DCR、障害ドメインを切り分けるためのKQL駆動の分析、そしてネットワーク、エージェントの正常性、プロファイル、キャパシティにわたる的を絞った修復を組み合わせたものです。これにより、Adobe Inc.はユーザーエクスペリエンスを安定させ、将来の機能低下を防ぐことができます。


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